本研究提出了一种噪声无关的多任务学习方法，以提高求助检测的准确性。通过在ASR编码器中引入噪声分类头，显著增强了模型在噪声环境下的鲁棒性，减少了误报，改善了整体性能。

Noise-Agnostic Multitask Whisper Training for Reducing False Alarm Errors in Call-for-Help Detection
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